# Zuordnungsproblem-Löser (ungarischer Algorithmus)

Löst Zuordnungsprobleme 2–8 × 2–8 mit dem Lehrbuch-Ungarischen-Algorithmus (rechteckige Matrizen werden mit Dummy-Zeilen/-Spalten zu Kosten null aufgefüllt): Zeilen- und Spaltenreduktion, maximales Matching der Nullen über alternierende Wege, sonst minimale Nullen-Überdeckung mit Geraden nach König — kleinsten ungedeckten Wert abziehen, an Doppelschnittpunkten addieren; Maximierungsprobleme werden intern auf der negierten Matrix gelöst. Jede Runde wird protokolliert; die optimale Zuordnung und die Gesamtkosten werden per Einsetzen verifiziert. Klassiker: [[9,2,7],[6,4,3],[5,8,1]] min → Gesamtkosten 9.

> Kanonische Seite: https://elysiatools.com/de/tools/assignment-problem-solver

- **Kategorie:** Math & Numbers

- **Schlagwörter:** zuordnungsproblem, ungarischer algorithmus, kuhn-munkres, optimale zuordnung, kostenmatrix, matching, operations research, aufgabenverteilung, arbeiter aufgabe, kombinatorische optimierung

## Überblick

Dieser Zuordnungsproblem-Löser berechnet die optimale Paarung von Arbeitskräften und Aufgaben mittels des ungarischen Algorithmus (Kuhn-Munkres). Das Tool verarbeitet Kosten- oder Nutzenmatrizen der Dimension 2×2 bis 8×8, füllt rechteckige Eingaben automatisch mit Nullkosten-Dummys auf und liefert ein schrittweises Protokoll der Zeilen- und Spaltenreduktionen sowie der König-Linienüberdeckungen.

## Eingaben

- **Kostenmatrix (eine Zeile pro Zeile)** (textarea): Cost (or benefit) matrix, one row per worker, one column per task. 2–8 rows × 2–8 columns; rectangular matrices are padded with zero-cost dummies.
- **Ziel** (select)
- **Dezimalstellen** (number)

## Wann verwenden

- Wenn Aufgaben, Schichten oder Maschinen eindeutig Personen oder Aufträgen zugewiesen werden müssen, um Gesamtkosten oder Bearbeitungszeiten zu minimieren.
- Wenn Effizienz- oder Ertragsmatrizen vorliegen und eine 1:1-Zuordnung den maximalen Gesamtnutzen erzielen soll.
- Zur Verifikation und Schritt-für-Schritt-Nachverfolgung von Übungsaufgaben im Operations Research und in der kombinatorischen Optimierung.

## Funktionsweise

- Geben Sie die Matrix zeilenweise mit kommagetrennten Werten (2–8 Zeilen und Spalten) ein und wählen Sie das Optimierungsziel (Kosten minimieren oder Nutzen maximieren).
- Das System führt Zeilen- und Spaltenreduktionen durch; Maximierungsprobleme werden intern über die negierte Matrix vorbereitet und rechteckige Matrizen mit Dummy-Zeilen oder -Spalten ausgeglichen.
- Nullen werden über alternierende Wege gematcht; reicht das Matching nicht aus, bestimmt der Algorithmus die minimale Linienüberdeckung nach König und passt ungedeckte Werte sowie Schnittpunkte iterativ an.
- Das Werkzeug gibt die einzelnen Reduktions- und Überdeckungsrunden, die finale 1:1-Zuordnung und den verifizierten Gesamtwert aus.

## Anwendungsfälle

- Minimierung von Arbeits- oder Rüstzeiten bei der Zuordnung von Aufträgen an spezialisierte Maschinen.
- Optimierung der Personaldisposition durch Zuweisung von Mitarbeitenden zu Projekten anhand ihrer Qualifikations- oder Kostensätze.
- Maximierung von Teamerlösen oder Vertriebszielen bei der Zuweisung von Verkaufsgebieten an Außendienstmitarbeiter.

## Häufig gestellte Fragen

### Welche Matrixgrößen werden unterstützt?

Das Tool verarbeitet Matrizen von minimal 2×2 bis maximal 8×8 Elementen.

### Können ungleiche Anzahlen von Arbeitskräften und Aufgaben eingegeben werden?

Ja, rechteckige Matrizen werden automatisch durch Dummy-Zeilen oder Dummy-Spalten mit Kosten von 0 zu einer quadratischen Matrix ergänzt.

### Wie wird die Nutzenmaximierung berechnet?

Das Werkzeug negiert die eingegebenen Nutzenwerte intern, wendet den ungarischen Minimierungsalgorithmus an und gibt das Ergebnis mit den ursprünglichen Nutzenwerten aus.

### Wie müssen die Eingabewerte formatiert sein?

Geben Sie jede Zeile der Matrix auf einer neuen Zeile ein, wobei die Spaltenwerte durch Kommas oder Leerzeichen getrennt werden.

### Wie kann die Genauigkeit bei Dezimalwerten eingestellt werden?

Über das Feld Dezimalstellen lässt sich die Rundungsgenauigkeit für Zwischenschritte und Endergebnisse zwischen 0 und 8 Nachkommastellen festlegen.

## Ähnliche Tools

- [Kürzester-Wege-Rechner (Dijkstra Schritt für Schritt)](https://elysiatools.com/de/tools/graph-shortest-path): Hilfsmittel zum Handrechnen von Dijkstra: Eingabe von 1–30 Kanten (eine pro Zeile: von, bis, Gewicht) sowie Start- und Zielknoten; standardmäßig ungerichtet, mit Option für gerichtet. Jede Iteration protokolliert, welcher Knoten fixiert wird, mit welcher Distanz und wie jede Relaxation die tentiative Tabelle aktualisiert; Gleichstände werden zum lexikographisch kleinsten Namen aufgelöst, sodass das Protokoll einer Lehrbuchspur entspricht; negative Gewichte werden abgelehnt, ein unerreichbares Ziel ist eine gültige Antwort. Klassiker: A-B 4, A-C 2, B-C 5, B-D 10, C-E 3, D-E 4, D-F 11, E-F 8, von A nach F → Distanz 13 über A→C→E→F.
- [Kopfüber-Text](https://elysiatools.com/de/tools/upside-down-text): Kippt Text kopfüber (ɥǝllo) durch Rotationen pro Buchstabe, mit optionalen Schaltern zum Beibehalten der Lesereihenfolge und zum Schutz von URLs/E-Mails. Reiner Unicode-Text, keine Schrift nötig.
- [Podcast-Kapitelmarken-Generator (ID3 / Podcasting 2.0)](https://elysiatools.com/de/tools/podcast-chapter-marker-builder): Füge eine zeitcodierte Kapitelliste ein und erzeuge alle Auslieferungsformate auf einmal: Podcasting-2.0-Kapitel-JSON (v1.2.0) und RSS-Tag podcast:chapters, optionales Einbrennen der ID3v2.4-CHAP+CTOC-Frames in eine hochgeladene MP3 (Millisekunden als normaler Big-Endian-uint32, Offsets 0xFFFFFFFF, TIT2-Subframe pro Kapitel, bestehende Frames bleiben erhalten), Vorbis-Kommentarpaare CHAPTER001 (OGG/Opus), mp4chaps-Text, Zeitstempelblock für die YouTube-Beschreibung und SRT-Sidecar, plus die echte Player-Supportmatrix (Apple nimmt RSS-JSON seit 2025; Pocket Casts/Overcast lesen nur eingebettetes ID3; Spotify ignoriert beide).
- [STEM-Physik: Tutor für Geschwindigkeits-Zeit-Diagramm](https://elysiatools.com/de/tools/education-stem-physics-kinematics-velocity-time-graph): Anschaulicher Kinematik-Tutor: v-t-Kurve (mit SUVAT-Löser für gleichförmige Beschleunigung, Fläche = Verschiebung), Projektil-Simulator (g einstellbar + Luftwiderstand) und freier Fall
- [Eingerückte Liste zu ASCII-Baum](https://elysiatools.com/de/tools/ascii-tree-from-indented-list): Wandelt eine eingerückte hierarchische Liste (2/4 Leerzeichen oder Tab; optionale Präfixe -, *, 1.) in einen kopierbaren ASCII-Verzeichnisbaum um. Zwei Stile: Unicode-Rahmen und klassisches ASCII. Schalter für vollständige Führungslinien, nachfolgende Leerzeichen und Blätter in Klammern.
- [Wochentagsrechner](https://elysiatools.com/de/tools/day-of-week-calculator): Berechnet, welcher Wochentag auf ein bestimmtes Datum fällt
- [Audio-zu-Text Transkriptor (KI)](https://elysiatools.com/de/tools/audio-to-text-transcriber): Transkribiert Sprache aus Audio (wav/mp3/m4a/flac/ogg/webm/aac) in Text, SRT, VTT oder JSON mit grok-stt. Bis 10 Min.
- [FFmpeg Audio-Rauschunterdrückung](https://elysiatools.com/de/tools/ffmpeg-audio-noise-reduction): Professionelle Audio-Rauschunterdrückung mit FFmpeg fortschrittlichen Filtern (highpass, afftdn, loudnorm) für optimale Audio-Bereinigung

## Beispiele

- [ELK Stack Log-Analyse Beispiele](https://elysiatools.com/de/samples/elk-stack-samples): Umfassende ELK Stack Beispiele für Log-Aggregation, -Verarbeitung und -Visualisierung in verteilten Systemen
- [MP3 Audio-Beispiele ohne Urheberrechte](https://elysiatools.com/de/samples/mp3-samples): Sammlung urheberrechtsfreier Audio-Beispiele zum Testen und Entwickeln, einschließlich Naturklänge, Meditationsmusik und Umgebungsgeräusche
- [Benannte Capture-Gruppen von Regex](https://elysiatools.com/de/samples/regex-named-groups): Sammlung von Regex-Mustern, die benannte Capture-Gruppen verwenden, um strukturierte Daten aus Text zu extrahieren. Benannte Gruppen machen Muster lesbarer und wartbarer, indem sie aussagekräftige Namen den erfassten Teilen zuweisen.
- [Umgebungsvariablen (.env) Beispiele](https://elysiatools.com/de/samples/env-samples): Konfigurationsbeispiele für Umgebungsvariablen für verschiedene Anwendungstypen und Umgebungen
